/*

	Machine Learning
	
		Applies Machine Learning techniques to the combined classroom obs - student learnign data
			
*/


clear all
*set trace on


global today ${S_DATE}	


capture log close

log using "${dir}/machine learning results ${today}.log", text replace


use "${dta_dir}\6_Machine_Learning_Data.dta", clear

global pv_all pct_ta17_minutes_teaching pct_ta16_minutes_inclass_nt pct_ta15_minutes_outside_cls pct_par15_minutes_on_reading pct_paw15_minutes_on_writing pct_pasl7_minutes_on_sl
	*omitted vars
		*pct_ta16_minutes_inclass_nottea pct_ta15_minutes_outside_class - collinear with pct_ta17_minutes_teaching
		*pct_pasl7_minutes_on_speaklisten - jointly collinear with pct_par15_minutes_on_reading and pct_paw15_minutes_on_writing
	

global tv tf_keeps_students_focused tf_solid_lesson_plan tf_active_throughout_cls
	
	*ta2_moves_freely - collinear with ta8_remains_at_front
	*ta9_doesnt_callon_individ - collinear with ta3_calls_on_infidividuals
	*ta10_verylittle_participation - collinear with ta4_encourages_participation
	*ta11_ignores_pupils_off_task - collinear with ta5_brings_pupils_back
	*ta_n_negative - collinear with ta_n_positive		
	

*pupil reading
global pv_read rl_sounds_letters rl_wholelanguage_on_board rl_basics_breakoutsessions rl_lango_sentences_reader rl_primer_paragraphs		

*pupil writing
global pv_write wl_pictures_words_stories wl_copy_teacher_text wl_leblango_practice_slates wl_picts_ltrs_paper_hienrgy wl_lango_sentences_handwrtng

*pupil speaking/listening
global pv_sl sll_group_only sll_indiv_tchr_and_group
	
global attend r1_AT1_Present r1_DiffClassroom_SameSchool r2_AT1_Present r2_DiffClassroom_SameSchool r3_AT1_Present r3_DiffClassroom_SameSchool


global mediators ${pv_all} ${tv} ${pv_read} ${pv_write} ${pv_sl} /*${attend}*/


global mediators_ols pct_ta17_minutes_teaching pct_ta15_minutes_outside_cls pct_par15_minutes_on_reading pct_paw15_minutes_on_writing pct_pasl7_minutes_on_sl ${tv} ${pv_read} ${pv_write} ${pv_sl} /*${attend}*/

*basic regressions of outcomes on mediators for control group
		
reg EL_EGRA_PCA_Index ${mediators_ols}, cluster(School_Code), if Study_Arm==0
outreg2 ${mediators_ols} using "${dir}/mediators_ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${mediators_ols}) dec(3) fmt(fc) excel replace adjr2
reg EL_EGRA_PCA_Index ${mediators_ols}, cluster(School_Code), if Study_Arm==2
outreg2 ${mediators_ols} using "${dir}/mediators_ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${mediators_ols}) dec(3) fmt(fc) excel append adjr2
reg EL_EGRA_PCA_Index ${mediators_ols}, cluster(School_Code), if Study_Arm==1
outreg2 ${mediators_ols} using "${dir}/mediators_ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${mediators_ols}) dec(3) fmt(fc) excel append adjr2
reg EL_EGWA_PCA_Index ${mediators_ols}, cluster(School_Code), if Study_Arm==0
outreg2 ${mediators_ols} using "${dir}/mediators_ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${mediators_ols}) dec(3) fmt(fc) excel append adjr2
reg EL_EGWA_PCA_Index ${mediators_ols}, cluster(School_Code), if Study_Arm==2
outreg2 ${mediators_ols} using "${dir}/mediators_ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${mediators_ols}) dec(3) fmt(fc) excel append adjr2
reg EL_EGWA_PCA_Index ${mediators_ols}, cluster(School_Code), if Study_Arm==1
outreg2 ${mediators_ols} using "${dir}/mediators_ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${mediators_ols}) dec(3) fmt(fc) excel append adjr2


global allvars ta1_refers_to_TG ta2_moves_freely ta3_calls_on_infidividuals ta4_encourages_participation ta5_brings_pupils_back ta6_observes_records_performa ta7_lesson_not_planned ta8_remains_at_front ta9_doesnt_callon_individ ta10_verylittle_participation ta11_ignores_pupils_off_task ta12_doesnt_record_performanc ta13_pcttime_english ta14_pcttime_ll par1_sounds par2_letters par3_words par4_sentences par5_whole_class par6_smaller_group par7_individual_atseat par8_individual_atboard par9_onboard par10_inprimer par11_inreader par12_other par13_english par14_ll par16_pct_pupils_participatin paw1_pictures paw2_letters paw3_words paw4_sentences paw5_name paw6_air_writing paw7_handwriting_practice paw8_copying_tchrtext paw9_writing_owntext paw10_on_slate paw11_on_paper paw12_on_board paw13_english paw14_ll paw16_pct_pupils_participatin pasl1_to_partner pasl2_to_small_group pasl3_to_whole_class pasl4_to_teacher pasl5_english pasl6_ll pasl8_pct_pupils_participatin pct_ta17_minutes_teaching pct_par15_minutes_on_reading pct_paw15_minutes_on_writing pct_pasl7_minutes_on_sl

		
reg EL_EGRA_PCA_Index ${allvars}, cluster(School_Code), if Study_Arm==0
outreg2 ${allvars} using "${dir}/allvars ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${allvars}) dec(3) fmt(fc) excel replace adjr2
reg EL_EGRA_PCA_Index ${allvars}, cluster(School_Code), if Study_Arm==2
outreg2 ${allvars} using "${dir}/allvars ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${allvars}) dec(3) fmt(fc) excel append adjr2
reg EL_EGRA_PCA_Index ${allvars}, cluster(School_Code), if Study_Arm==1
outreg2 ${allvars} using "${dir}/allvars ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${allvars}) dec(3) fmt(fc) excel append adjr2
reg EL_EGWA_PCA_Index ${allvars}, cluster(School_Code), if Study_Arm==0
outreg2 ${allvars} using "${dir}/allvars ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${allvars}) dec(3) fmt(fc) excel append adjr2
reg EL_EGWA_PCA_Index ${allvars}, cluster(School_Code), if Study_Arm==2
outreg2 ${allvars} using "${dir}/allvars ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${allvars}) dec(3) fmt(fc) excel append adjr2
reg EL_EGWA_PCA_Index ${allvars}, cluster(School_Code), if Study_Arm==1
outreg2 ${allvars} using "${dir}/allvars ols by study arm ${S_DATE}.xls", keep(${allvars}) dec(3) fmt(fc) excel append adjr2


	

tostring School_Code, gen(sc)
gen class = sc +Stream
encode class, gen(_class)

*compute share of variation that is across-class vs. within-class

reghdfe EL_EGRA_PCA_Index, a(_class)
global class_level_r2_EGRA = `e(r2_a)'

reghdfe EL_EGWA_PCA_Index, a(_class)
global class_level_r2_EGWA = `e(r2_a)'

*collapse scores to classroom level
	preserve

		*keep just one obs per kid with her test scores
		keep Pupil_ID School_Code Stream Study_Arm Group CC EL_EGRA_PCA_Index EL_EGWA_PCA_Index

		duplicates drop
		collapse EL_EGRA_PCA_Index EL_EGWA_PCA_Index, by(School_Code Stream Study_Arm Group CC)
		
		tempfile testscores
		
		save `testscores', replace

	restore

	keep School_Code Stream class id round period ${mediators}
	duplicates drop
	
	collapse ${mediators}, by(School_Code Stream class)

	merge m:1 School_Code Stream using `testscores', assert(3) nogen






drop if mi(EL_EGRA_PCA_Index)

local n_vars : word count ${mediators}
di `n_vars'

*nest 3 do-loops, create all polynomial interactions up to 3rd degree 
capture drop mlvar_*

*1st-degree
foreach i of numlist 1(1)`n_vars'{

	local a : word `i' of ${mediators}
	
	gen mlvar_`i' = `a'
	sum mlvar_`i'
	replace mlvar_`i' = (mlvar_`i'-r(mean))/(r(sd))
	label variable mlvar_`i' "`a'"
	
	*2nd-degree
	foreach j of numlist 1(1)`n_vars'{

	
		if `j'<=`i'{
			
			local b : word `j' of ${mediators}
			
			gen mlvar_`i'_`j' = `a'*`b' 
			sum mlvar_`i'_`j'
			replace mlvar_`i'_`j' = (mlvar_`i'_`j'-r(mean))/(r(sd))
			label variable mlvar_`i'_`j' "`a'X`b'"
			
			
			*3rd-degree
			foreach k of numlist 1(1)`n_vars'{
			
				if `k'<=`j'{

					local c : word `k' of ${mediators}
					
					gen mlvar_`i'_`j'_`k' = `a'*`b'*`c'
					sum mlvar_`i'_`j'_`k'
					replace mlvar_`i'_`j'_`k' = (mlvar_`i'_`j'_`k'-r(mean))/(r(sd))				
					label variable mlvar_`i'_`j'_`k' "`a'X`b'X`c'"
				
				}
				
			}		
			*end 3rd-degree loop
			
		}
		
	}
	*end 2nd-degree loop

}
*end 1st-degree loop

order mlvar_? mlvar_??

save "${dir}\6_Machine_Learning_collapsed.dta", replace

preserve
	describe mlvar*, replace clear
	export excel using "${dir}\ml_vardefs.xls", firstrow(varlabels) replace


restore

local subsets 0 1 2 all
foreach subset of local subsets{



	timer clear 1

	timer on 1




	use "${dir}\6_Machine_Learning_collapsed.dta", clear
	if "`subset'"!="all"{
	
		keep if Study_Arm==`subset'
		
	}
	*end block to do if subset is not all schools
	
	capture drop *hat*
		
	
	reg EL_EGRA_PCA_Index ${mediators}
	di `e(r2_a)'
	local ols_EGRA_r2 = ${class_level_r2_EGRA}*`e(r2_a)'

	reg EL_EGWA_PCA_Index ${mediators}
	local ols_EGWA_r2 = ${class_level_r2_EGRA}*`e(r2_a)'

		


	krls EL_EGRA_PCA_Index mlvar_*
	local krls_EGRA_r2 = ${class_level_r2_EGRA}*`e(R2)'
	putexcel set "${dir}\krls_EGRA_coefficients_studyarm_`subset'.xls", replace
	putexcel A1=matrix(e(Output)), names

	krls EL_EGWA_PCA_Index mlvar_*
	local krls_EGWA_r2 = ${class_level_r2_EGWA}*`e(R2)'
	putexcel set "${dir}\krls_EGWA_coefficients_studyarm_`subset'.xls", replace
	putexcel A1=matrix(e(Output)), names

	putexcel set "${dir}\lasso_coeffients_studyarm_`subset'.xls", replace
	
	lasso2 EL_EGRA_PCA_Index mlvar_*, alpha(1) ic(aicc)
	lasso2 , lic(aicc) postest
	putexcel A2="EGRA" B1 = matrix(e(beta)), colnames

	predict EGRA_hat_lasso, lambda(`e(laicc)')
	reg EL_EGRA_PCA_Index EGRA_hat_lasso
	local lasso_EGRA_r2 = ${class_level_r2_EGRA}*`e(r2_a)'
	
	

	lasso2 EL_EGWA_PCA_Index mlvar_*, alpha(1) ic(aicc)
	lasso2 , lic(aicc) postest
	putexcel A4="EGWA" B3 = matrix(e(beta)), colnames

	predict EGWA_hat_lasso, lambda(`e(laicc)')
	reg EL_EGWA_PCA_Index EGWA_hat_lasso
	local lasso_EGWA_r2 = ${class_level_r2_EGWA}*`e(r2_a)'

	preserve

		keep if _n<=6
		gen model = ""
		gen outcome = ""
		gen r2 = .
		
		keep model outcome r2
		
		replace model = "OLS" if _n==1
		replace outcome = "EGRA" if _n==1
		replace r2 = `ols_EGRA_r2' if _n==1
		
		replace model = "OLS" if _n==2
		replace outcome = "EGWA" if _n==2
		replace r2 = `ols_EGWA_r2' if _n==2

		replace model = "KRLS" if _n==3
		replace outcome = "EGRA" if _n==3
		replace r2 = `krls_EGRA_r2' if _n==3
		
		replace model = "KRLS" if _n==4
		replace outcome = "EGWA" if _n==4
		replace r2 = `krls_EGWA_r2' if _n==4

		replace model = "LASSO" if _n==5
		replace outcome = "EGRA" if _n==5
		replace r2 = `lasso_EGRA_r2' if _n==5
		
		replace model = "LASSO" if _n==6
		replace outcome = "EGWA" if _n==6
		replace r2 = `lasso_EGWA_r2' if _n==6
		
		export excel using "${dir}/ml results ${S_DATE} studyarm_`subset'.xlsx", firstrow(variables) replace
		
	restore
		
	timer off 1

	timer list 1	




	*split-sample and random-mediator KRLS results

		set seed 115515


		*make file to store split sample and random mediator results
		preserve

			keep EL_EGWA_PCA_Index
			keep if _n==1
			drop EL_EGWA_PCA_Index
			save "${dir}/splitsample_results ${today} studyarm_`subset'.dta", replace emptyok
			

			save "${dir}/randmediator_results ${today} studyarm_`subset'.dta", replace emptyok
			
			
		restore

		*randomly split sample in half a thousand times

		
	timer clear 1

	timer on 1
		
		
		foreach iter of numlist 1(1)1000{
			di "iteration number `iter'"
		
			*split sample estimation
				quietly{		
					
					*randomly select half of all classrooms
					preserve
					
						keep class
						duplicates drop
						gen random = runiform()
						egen randrank = rank(random), unique
						gen randhalf = (randrank/_N)>0.5					
						
						tempfile randhalf_results
						save `randhalf_results', replace
					
					restore
			
					preserve
						
						*merge on randomly selected classrooms
						merge m:1 class using `randhalf_results', assert(3) nogen
							
						krls EL_EGRA_PCA_Index mlvar_* if randhalf
						predict EL_EGRA_PCA_Index_hat
						*check fit of predicted values out of sample
						reg EL_EGRA_PCA_Index_hat EL_EGRA_PCA_Index if !randhalf
						local r2_EGRA_outofsample = ${class_level_r2_EGRA}*`e(r2_a)'
						*check fit of predicted values in sample
						reg EL_EGRA_PCA_Index_hat EL_EGRA_PCA_Index if randhalf
						local r2_EGRA_insample = ${class_level_r2_EGRA}*`e(r2_a)'		
						
						
						krls EL_EGWA_PCA_Index mlvar_* if randhalf
						predict EL_EGWA_PCA_Index_hat
						*check fit of predicted values out of sample
						reg EL_EGWA_PCA_Index_hat EL_EGWA_PCA_Index if !randhalf	
						local r2_EGWA_outofsample = ${class_level_r2_EGWA}*`e(r2_a)'
						*check fit of predicted values in sample
						reg EL_EGWA_PCA_Index_hat EL_EGWA_PCA_Index if randhalf	
						local r2_EGWA_insample = ${class_level_r2_EGWA}*`e(r2_a)'
						
						
						keep if _n==1
						local resultvars r2_EGRA_outofsample r2_EGRA_insample r2_EGWA_outofsample r2_EGWA_insample
						foreach resultvar of local resultvars{
							gen `resultvar' = ``resultvar''
						}
						gen iteration = `iter'
						keep iteration `resultvars'
						
						append using "${dir}/splitsample_results ${today} studyarm_`subset'.dta"
						save "${dir}/splitsample_results ${today} studyarm_`subset'.dta", replace
					

					
					restore
				}
				*end block to do quietly			
			
			*random mediator estimation
				preserve

					quietly{
						local randmediators
						forvalues i = 1/21{
							gen random_`i' = runiform()
							local randmediators `randmediators' random_`i'
						}
						
						local n_randmediators : word count `randmediators'
						
						*nest 3 do-loops, create all polynomial interactions up to 3rd degree 
						
						capture drop mlvar_*
						
						

						*1st-degree
						foreach i of numlist 1(1)`n_randmediators'{

							local a : word `i' of `randmediators'
							
							gen mlvar_`i' = `a'
							
							*2nd-degree
							foreach j of numlist 1(1)`n_randmediators'{

							
								if `j'<=`i'{
									
									local b : word `j' of `randmediators'
									
									gen mlvar_`i'_`j' = `a'*`b' 
									
									
									*3rd-degree
									foreach k of numlist 1(1)`n_randmediators'{
									
										if `k'<=`j'{

											local c : word `k' of `randmediators'
											
											gen mlvar_`i'_`j'_`k' = `a'*`b'*`c'
										
										}
										
									}		
									*end 3rd-degree loop
									
								}
								
							}
							*end 2nd-degree loop

						}
						*end 1st-degree loop

						
						krls EL_EGRA_PCA_Index random_*
						local r2_EGRA_krls_random = ${class_level_r2_EGRA}*`e(R2)'					
						
						krls EL_EGWA_PCA_Index random_*
						local r2_EGWA_krls_random = ${class_level_r2_EGWA}*`e(R2)'					


						
						keep if _n==1
						local resultvars r2_EGRA_krls_random r2_EGWA_krls_random
						foreach resultvar of local resultvars{
							gen `resultvar' = ``resultvar''
						}
						gen iteration = `iter'
						keep iteration `resultvars'
						
						append using "${dir}/randmediator_results ${today} studyarm_`subset'.dta"
						save "${dir}/randmediator_results ${today} studyarm_`subset'.dta", replace
						
					}
					*end block to do quietly				
					
				restore		
			
		}
		*end loop over iterations
		
	timer off 1

	timer list 1
		

}
*end loop over subsets

*summarize results for all four subsets of the data
local subsets 0 1 2 all
foreach subset of local subsets{



		
	preserve

		
		use "${dir}/splitsample_results ${today} studyarm_`subset'.dta", clear
		sum r2*, d


	restore
			


			
	preserve

		use "${dir}/randmediator_results ${today} studyarm_`subset'.dta", clear
		sum r2*, d
		
	restore

}
*end loop over subsets
	
	
capture log close

preserve
	set obs 2023

	quietly ds
	local varlist `r(varlist)'

	foreach new in newlist varname varlabel {
		quietly generate str `new' = ""
	}
	
	local k=1
	local varlist mlvar_1 mlvar_1_1 mlvar_1_1_1 mlvar_2 mlvar_2_1 mlvar_2_1_1 mlvar_2_2 mlvar_2_2_1 mlvar_2_2_2 mlvar_3 mlvar_3_1 mlvar_3_1_1 mlvar_3_2 mlvar_3_2_1 mlvar_3_2_2 mlvar_3_3 mlvar_3_3_1 mlvar_3_3_2 mlvar_3_3_3 mlvar_4 mlvar_4_1 mlvar_4_1_1 mlvar_4_2 mlvar_4_2_1 mlvar_4_2_2 mlvar_4_3 mlvar_4_3_1 mlvar_4_3_2 mlvar_4_3_3 mlvar_4_4 mlvar_4_4_1 mlvar_4_4_2 mlvar_4_4_3 mlvar_4_4_4 mlvar_5 mlvar_5_1 mlvar_5_1_1 mlvar_5_2 mlvar_5_2_1 mlvar_5_2_2 mlvar_5_3 mlvar_5_3_1 mlvar_5_3_2 mlvar_5_3_3 mlvar_5_4 mlvar_5_4_1 mlvar_5_4_2 mlvar_5_4_3 mlvar_5_4_4 mlvar_5_5 mlvar_5_5_1 mlvar_5_5_2 mlvar_5_5_3 mlvar_5_5_4 mlvar_5_5_5 mlvar_6 mlvar_6_1 mlvar_6_1_1 mlvar_6_2 mlvar_6_2_1 mlvar_6_2_2 mlvar_6_3 mlvar_6_3_1 mlvar_6_3_2 mlvar_6_3_3 mlvar_6_4 mlvar_6_4_1 mlvar_6_4_2 mlvar_6_4_3 mlvar_6_4_4 mlvar_6_5 mlvar_6_5_1 mlvar_6_5_2 mlvar_6_5_3 mlvar_6_5_4 mlvar_6_5_5 mlvar_6_6 mlvar_6_6_1 mlvar_6_6_2 mlvar_6_6_3 mlvar_6_6_4 mlvar_6_6_5 mlvar_6_6_6 mlvar_7 mlvar_7_1 mlvar_7_1_1 mlvar_7_2 mlvar_7_2_1 mlvar_7_2_2 mlvar_7_3 mlvar_7_3_1 mlvar_7_3_2 mlvar_7_3_3 mlvar_7_4 mlvar_7_4_1 mlvar_7_4_2 mlvar_7_4_3 mlvar_7_4_4 mlvar_7_5 mlvar_7_5_1 mlvar_7_5_2 mlvar_7_5_3 mlvar_7_5_4 mlvar_7_5_5 mlvar_7_6 mlvar_7_6_1 mlvar_7_6_2 mlvar_7_6_3 mlvar_7_6_4 mlvar_7_6_5 mlvar_7_6_6 mlvar_7_7 mlvar_7_7_1 mlvar_7_7_2 mlvar_7_7_3 mlvar_7_7_4 mlvar_7_7_5 mlvar_7_7_6 mlvar_7_7_7 mlvar_8 mlvar_8_1 mlvar_8_1_1 mlvar_8_2 mlvar_8_2_1 mlvar_8_2_2 mlvar_8_3 mlvar_8_3_1 mlvar_8_3_2 mlvar_8_3_3 mlvar_8_4 mlvar_8_4_1 mlvar_8_4_2 mlvar_8_4_3 mlvar_8_4_4 mlvar_8_5 mlvar_8_5_1 mlvar_8_5_2 mlvar_8_5_3 mlvar_8_5_4 mlvar_8_5_5 mlvar_8_6 mlvar_8_6_1 mlvar_8_6_2 mlvar_8_6_3 mlvar_8_6_4 mlvar_8_6_5 mlvar_8_6_6 mlvar_8_7 mlvar_8_7_1 mlvar_8_7_2 mlvar_8_7_3 mlvar_8_7_4 mlvar_8_7_5 mlvar_8_7_6 mlvar_8_7_7 mlvar_8_8 mlvar_8_8_1 mlvar_8_8_2 mlvar_8_8_3 mlvar_8_8_4 mlvar_8_8_5 mlvar_8_8_6 mlvar_8_8_7 mlvar_8_8_8 mlvar_9 mlvar_9_1 mlvar_9_1_1 mlvar_9_2 mlvar_9_2_1 mlvar_9_2_2 mlvar_9_3 mlvar_9_3_1 mlvar_9_3_2 mlvar_9_3_3 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		local ++k
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		sheet("Names & Labels") firstrow(variables)
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